Sami Lamminen PUU tutkimus ja kehittämisohjelman väliseminaari Hämeenlinna 6.9.2012



Samankaltaiset tiedostot
Kuljettajaa opastavat järjestelmät

Kuljettajan opastusjärjestelmästäkö lisää tuottavuutta puunkorjuuseen?

Älykäs kuljettajaopastus lisää tuottavuutta metsäkuljetukseen

Hiljainen tieto lähikuljetuksen ajourasuunnittelussa. Metsätehon tuloskalvosarja 10/2018 Janne Turunen, Lapin AMK Heikki Ovaskainen, Metsäteho Oy

Monilähdetietoa hyödyntävien karttaopasteiden tarve puunkorjuussa haastattelututkimus hakkuukoneenkuljettajille

Puunkorjuun tulevaisuus. Aluejohtaja Jori Uusitalo

hinnoitteluun ja puukauppaan

Kuljettajaa opastavat järjestelmät koneellisessa puunkorjuussa kooste hankkeen avaintuloksista

METSÄN OSAAMISALA OSAAMISTARJOTIN

Uudet informaatiolähteet puunhankinnan tukena

Puunkorjuu ja toimitukset automatisoituvat. Lapin Metsätalouspäivät Tuomo Moilanen Ponsse Oyj

Maanmittauslaitoksen uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla

Metsätalouden vesiensuojelun paikkatietoaineistoja. Marjo Ahola

Forest Big Data, uuden sukupolven metsävara7etojärjestelmät Tapio Räsänen Metsäteho Oy

METSÄN OSAAMISALA OSAAMISTARJOTIN

Turvemaaharvennusten korjuukelpoisuusluokitus. Tore Högnäs & Teuvo Kumpare, Metsähallitus Kalle Kärhä, Metsäteho Oy

Taitaja 2011 finaalitehtävät Metsäkoneenkäyttö

Puunhankinnan haasteet turv la Päättäjien 30. Metsäakatemian maastovierailu , Oulu


Turvemaaharvennusten kantavuusluokitus. Tore Högnäs, Metsähallitus Kalle Kärhä, Metsäteho Oy Harri Lindeman & Teijo Palander, Joensuun yliopisto

HILJAINEN TIETO METSÄKONEIDEN AJOURASUUNNITTELUSSA

Uudet informaatiolähteet puunhankinnan tukena

Maanmittauslaitoksen ilmakuva- ja laserkeilausaineistot ktjkii-päivä

Uudet paikkatietolähteet puunhankinnan operaatioiden tukena Tapio Räsänen

Puustovaurioiden määrittäminen ajouralle näkyvien vaurioiden perusteella

Poimintahakkuiden puunkorjuu Matti Sirén

Laserkeilaus suunnistuskartoituksessa

Energiapuun korjuun laatu vaihtelee liian paljon

Tuuli- lumituhojen ennakointi. Suomen metsäkeskus, Pohjois-Pohjanmaa Julkiset palvelut K. Maaranto

Heikosti kantavan maan puunkorjuu sulan maan aikana

Puunkorjuun laatu poimintahakkuissa. Metsälakiseminaari, Lahti Matti Sirén, Metsäntutkimuslaitos

METSÄKONEENKULJETTAJA. Metsäkoneenkuljettaja käyttää, kuljettaa ja huoltaa puuntuottamiseen, -korjuuseen ja -kuljetukseen käytettäviä koneita.

Suometsien puunkorjuun ratkaisu koostuu useista osista

Poistettavien puiden valinta laatuperustein harvennushakkuulla

Metsätiedon lähteitä ja soveltamismahdollisuuksia

Rengaspaineiden alentamisen vaikutus metsäkoneen tärinään. Esko Rytkönen & Aki Vähänikkilä Työterveyslaitos

Suometsien puunkorjuu tänään

Poimintahakkuiden puunkorjuu haasteita ja kehitysmahdollisuuksia

Ennakkoraivaus osana ensiharvennuspuun korjuuta

Tuulivoima-alueiden havainnollistamisprojekti

Integroidusti vai erilliskorjuuna koko- vai rankapuuna?

Maanmittauslaitoksen laserkeilaustoiminta - uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla

Kitkevä perkaus työmenetelmän esittely ja tutkimustuloksia onnistumisesta

Korjuujäljen seuranta energiapuun korjuun laadun mittarina. Mikko Korhonen Suomen metsäkeskus

Puukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa. Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola

Älykkyyttä puunkorjuun suunnitteluun

Tuulipuisto Multian Vehkoolle Esimerkki tuulivoima-alueen analyysistä

Suometsien puunkorjuu

Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa

Kokopuun korjuu nuorista metsistä

Kuormatraktorin pintapainetta jakavan lisäpyörän tutkimus. Metsätehon tuloskalvosarja 2/2018 Heikki Ovaskainen Asko Poikela Metsäteho Oy

KARTTAILTAPÄIVÄ Haukkavuori Paikalla: Ari Hietanen Kari Hovi Heikki Kyyrönen Seppo Tuominen Kari Ylönen Asko Määttä.

Case Mikkelin ammattikorkeakoulun metsätalouden koulutusohjelma

Suometsien kasvatushakkuiden vesiensuojelu

Katkonta - ensimmäinen jalostuspäätös vai raaka-aineen hinnan määritystä?

Puunkorjuun laaturaportoinnin automatisointi ja tehostaminen

Taustakarttojen, ilmakuvien ja muiden metsäpalveluyrittäjälle tarpeellisten tausta-aineistojen saatavuus ja kehittäminen

Vaihtoehtoisia alustarakenteita turvemaiden puunkorjuuseen

Integroitu aines- ja energiapuun korjuu turv la korjuujälki ja ravinnetalous

Lahden kaupungin N2000- korkeusjärjestelmävaihdos. Petri Honkanen, Lahden kaupunki Tekninen- ja ympäristötoimiala,maankäyttö

Joukkokäsittelyn työmallit. Heikki Ovaskainen

Kuljettajaa opastavien järjestelmien tarve ja hyötypotentiaali koneellisessa puunkorjuussa

Systemaattisuus työmalleissa puunkorjuussa

PR0 CE S S 0 R -MON ITOI MIKONE

Kokopuuta, rankaa, latvusmassaa & kantoja teknologisia ratkaisuja energiapuun hankintaan

Metsänhoidon muutokset ja ilmasto haastavat puunkorjuun

Metsäkoneiden polttoaineen kulutuksen mittaaminen, esitutkimus

Korkeusmallien vertailua ja käyttö nitraattiasetuksen soveltamisessa

Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy. Heikki Hyyti, Aalto-yliopisto

Tulevaisuuden haasteet puunkorjuuteknologialle 5 väittämää

SYSIVUORI Luontoselvitys asemakaavan pohjaksi

Alueelle sopivia metsätalouden vesien suojelun keinoja

Niinimäen tuulivoimahanke Näkemäalueanalyysi

Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa

Kantobiomassan määrän mallintaminen leimikoissa hakkuukonemittausten avulla

Lämpöyrittäjyyspäivät Kontiolahti

SAVOTTA Metsätyövoiman tarvelaskelmien keskeinen anti. Markus Strandström

Korjuuvaihtoehdot nuorten metsien energiapuun korjuussa

UUDEN KARTTAPOHJAISEN OPASTUKSEN TARVE KONEELLISESSA HAKKUUSSA

ENNAKKORAIVAUS JA ENERGIAPUUN HAKKUU SAMALLA HAKKUULAITTEELLA. Alustavia kokeita

Metsätieto ja sähköiset palvelut

LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä

Hakkuutyön tuottavuus kaivukonealustaisella hakkuukoneella ja Naarva EF28 hakkuulaitteella

Metsäsuunnitelman sisältämät tilat kartalla

KORKEUSMALLI 2 m LAATUMALLI

Paikkatietoaineistot. - Paikkatieto tutuksi - PAIKKATIETOPAJA hanke

voimanpesä Vaativiin hakkuisiin PONSSE BEAR

Kehittyvästä metsätiedosta lisätehoa puuhuoltoon. Jarmo Hämäläinen Metsäteho Oy

Paikkatiedon hyödyntämismahdollisuudet pienvesien tilan ja kunnostustarpeen arvioinnissa

Metsävaratietolähteet

Maisemanhoito leimikonsuunnittelussa ja puunkorjuussa

Niinimäen tuulivoimahanke Näkemäalueanalyysi

Turvemaan pintakerroksen lujuuden mittalaite piikkisiipikaira. Jari Ala Ilomäki

DYNAFLEET TUOTTAVUUDEN EHDOILLA

Paikkatiedolla vähemmän kuormitusta metsistä

Puunkorjuu poimintahakkuissa. Eri-ikäisrakenteisen metsän kasvatus seminaarisarja Matti Sirén, Metsäntutkimuslaitos

Metsäenergia Pohjanmaalla

DigiTrail esteettömyyskartoitus LOPPI

L U I S K A T JA K Y N N Y K S E T

Koneellisen taimikonhoidon menetelmät ja niiden kilpailukyky

Transkriptio:

Tarkka kulkukelpoisuustieto k l t kuljettajan j apuna puunkorjuussa Sami Lamminen PUU tutkimus ja kehittämisohjelman väliseminaari Hämeenlinna 6.9.2012

Ajouraverkon suunnittelun haasteet Hakkuukoneen kuljettajan on otettava huomioon kuormatraktorin työskentelyedellytykset sekä puuston vaihtelu Ajourasuunnitteluun tuo haasteita maaston kulkukelpoisuus: Maaston klt kaltevuudet dt Maaperän kantavuus (Jari Ala Ilomäen esitys jäljempänä)

Kuormatraktorin liikkuvuusrajoitteet j Uran sivukaltevuus: Rinteen nousukyky: -Moottorin teho -Pyörien luisto α 20, 20 ~35% -Kaatumisvaara -Reunapuiden vahingoittuminen α α 10, 10 ~15% α β Ajouran mutka rinteessä: -Kaatumisvaara; K Kuorman painopiste i i t tyhjän t hjä päällä! äällä! β=? β?

Metsäkoneen kuljettaja karttatiedon ti varassa Perinteiset elektroniset kartat eroavat vain vähän paperikartoista käytännössä erona reaaliaikainen paikannus Kuljettajan henkilökohtaiset kyvyt karttatiedon hahmottamisessa vaihtelevat Kyselytutkimuksen(Ylimäki ym., 2012*) mukaan kuljettajat haluaisivat enemmän tietoa maastonpiirteistä ja puustosta leimikolla Laserkeilatun maaston korkeusmallin k avulla on mahdollista luoda 3D Kartta leimikolle * Ylimäki, R., Väätäinen, K., Lamminen, S., Sirén, M., Ala-Ilomäki, J., Ovaskainen, H. & Asikainen, A. 2012. Kuljettajaa opastavien järjestelmien tarve ja hyötypotentiaali koneellisessa puunkorjuussa, Metlan työraportteja 224

Maaston korkeusmalli laserkeilauksella Vanha korkeusmalli: Pikselin koko 25x25 m tai 10x10 m, Korkeustarkkuus < 2 m Koko Suomen kattava Soveltuu aluetason korkeusvaihtelun kuvaamiseen, liian karkea operatiivisen puunkorjuun tarpeisiin Uusi korkeusmalli: Pikselin koko 2x2 m, korkeustarkkuus < 30 cm Tuotettu laserkeilaamalla, aloitettu v. 2008, tämän vuosikymmenen loppuun mennessä koko maan kattava Soveltuu li leimikon ik sisäisen iäi korkeusvaihtelun k kuvaamiseen Lähde: Maanmittauslaitos

Korkeusmalliaineiston peittävyys 10 m Vanha korkeusmalli 1 korkeusarvo aarilla 100 korkeusarvoa hehtaarilla 2 m Uusi korkeusmalli 25 korkeusarvoa aarilla 2500 korkeusarvoa hehtaarilla Lähde: Maanmittauslaitos

Lisäinformaatiota kuljettajalle j Maaston korkeusmallin perusteella on mahdollista laskea ja esittää mm.: Vinovalovarjostettu kuva maastonmuodoista korkeusvaihtelua värein Tarkat korkeuskäyrät halutuilla korkeusväleillä Rinnekaltevuudet t luokittain i tai jatkuvana pintana Rinteet ilmansuunnan tai ajosuunnan mukaan

Korkeusmallin vinovalovarjostus

Korkeuden visualisointi

Kaltevuus, luokiteltuna

Peruskartta

Korkeusmallin hyödyt puunkorjuussa Riittävän tarkkaa puunkorjuun tarpeisiin Mahdollistaa ajouraverkon suunnittelun ja tienvarsivarastojen sijoittamisen lähikuljetuksen kannalta optimaaliseen Korjuujälki paranee tuottavuus kasvaa Kuljettajakoulutuksessa j opetuksen tukena Parantaa kuljettajien työturvallisuutta! Hyödytkertautuvat haastavissaleimikko olosuhteissa olosuhteissa kun näkyvyys on huono

Ajourasuunnittelu käytännössä

Laserkeilattu puustomalli Puustotulkinta 16x16 m ruudulla Mahdollistaa puustonvaihtelun kuvaamisen leimikon sisällä Kertymäpainopisteen laskenta ajouraverkoston a os o suuntaamiseksi 100 m Kuva: Harri Lindeman, Metla

Metsäkoneen kuljettajan tarvitsema tieto riippuu olosuhteista Korkeuserot leimikolla Pieniä Suuria Puust ovaih htelu leim mikoll la Vähä äistä Suurta Ei tarvetta lisäinformaatiolle Puustomalli Maaston korkeusmalli Maaston korkeusmalli + Puustomalli

Onko kartalla väliä? Seuraavaksi video leimikko-olosuhteiden visualisoinnin konseptista